ERD: A Framework for Improving LLM Reasoning for Cognitive Distortion Classification

Core Concepts

Large Language Models (LLMs) can be enhanced for cognitive distortion classification through the ERD framework, improving performance and specificity.

Abstract

1. Abstract: Using Large Language Models (LLMs) to improve psychotherapy accessibility. Proposal of ERD framework for cognitive distortion classification. 2. Introduction: LLMs' dominance in machine learning and AI. Applications in medical domain and mental health support. 3. DoT Method Challenges: Overdiagnosing cognitive distortions. Limitations in multi-class setup performance. 4. ERD Framework Contributions: Introduction of ERD framework with Extraction, Reasoning, and Debate steps using LLMs. Performance improvements in F1 score and specificity. 5. Experiments: Dataset details and experimental settings. Performance enhancements with Extraction and Debate modules. 6. Conclusion: Summary of ERD framework's effectiveness in cognitive distortion classification.

Stats

ERDは、歪曲分類タスクの多クラスF1スコアを9％以上向上させ、バイナリ特異性スコアを25％以上向上させる。

Quotes

Key Insights Distilled From

ERD

by Sehee Lim,Ye... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14255.pdf

Deeper Inquiries

ERDフレームワークは他の精神療法への応用可能性を持っていますか？

ERDフレームワークは、大規模言語モデル（LLMs）を使用して認知歪みを検出し分類するための新しいアプローチです。このフレームワークは、精神療法における重要な役割を果たすことが期待されます。例えば、DoTメソッドでは、LLMsを使用して発話から認知歪みを分類しますが、その過度な診断傾向や多クラスセットアップでのパフォーマンス限界がありました。 ERDフレームワークはExtraction-Reasoning-Debateの3つのステップで構成されており、これにより従来手法よりも正確に認知歪みを特定できる可能性があります。このような改善は、他の精神療法領域でも有益であると考えられます。例えば、異常行動や感情障害などさまざまな心理的側面に対する診断や治療にも応用可能性があります。

DoTメソッドの過度な診断傾向を解決するために他にどんな方法が考えられますか？

DoTメソッドの主要な課題である過度な診断傾向を解決するためにはいくつかの方法が考えられます。 追加トレーニング: LLMs をさらにトレーニングして合理的思考パターンと非合理的思考パターンを区別する能力を強化します。 コントラスト学習: 合理的思考と非合理的思考間の相違点や論点対立部分だけでなく共通点も取り入れて学習させることでバイアスやオーバーエラーより正確性高い結果得られる可能性あり。 専門家指針: 精神保健専門家から得た指針やデータセットから教示された情報利用してLMMs の予測能力向上。 これらまた他多く方法存在し，それほど容易では無い問題です．

LLMエージェント間のディベートがパフォーマンスに与える影響評価するため何すべきですか？

LLMエージェント間ディベート効果評価目的以下提案： F1 スコア比較： ディベート回数ごと（r=1, 2, 3...）F1 スコア計算し，最良結果示す回数見極め 混同行列観察： ディベート前後混同行列作成，真陰性率増加等変化見込 サマリゼーション効果： サマリゼーション処理前後比較，議論内容整理・把握具体助け 信頼性評価： 議論内容信頼度評価手段導入，意見根拠明確化及び信憑性高まっ結果反映 以上手段活用しつつLMMエージェント間ディビード影響全体像把握推奨します。